As bases de dados relacionais permitem aos utilizadores (incluindo programadores) escreverem consultas (queries), reorganizando e utilizando os dados de forma flexível e não necessariamente antecipada pelos projetistas originais. Esta flexibilidade é especialmente importante em bases de dados que podem ser utilizadas durante décadas, tornando https://forum.omz-software.com/user/tumpa54dfg as bases de dados relacionais muito populares no meio comercial. A maneira mais prática de classificar bancos de dados é de acordo com a forma que seus dados são vistos pelo usuário, ou seja, seu modelo de dados. Diversos modelos foram e vem sendo utilizados ao longo da história, com vantagens para um ou para outro por determinados períodos.
Assim, ter conhecimento em SQL, Postgres, entre outros, pode ser útil para a atuação como cientista de dados. Assim, ter um background ou certa afinidade com esses campos de conhecimento pode ajudar bastante o profissional que deseja ingressar na área de Data Science. Por exemplo, habilidades na área de estatística e matemática são fundamentais para a execução de testes de hipóteses, distribuição de probabilidades, e uma compreensão dos dados mais eficaz. Assim, desenvolver skills e ter conhecimento nessas áreas deve ser uma prioridade para o profissional que deseja trabalhar no setor de Data Science. Para Serra, é importante que as pessoas que estão começando tenham força de vontade. Se você não tem pessoas para te ajudar, tudo se torna mais difícil, então tem que ter força de vontade para não desistir”.
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Além disso, essa é uma profissão interessante, interdisciplinar, que não se prende a uma só área do conhecimento. O bom cientista de dados vai ter noções importantes de estatística, https://www.slideshare.net/wojis64155/ matemática, programação, administração e negócios, por exemplo. Na Ciência dos dados, a modelagem de banco de dados, evidentemente, cumpre um papel muito importante.
Historicamente, o modelo de bancos de dados em rede foi implementado primeiro; porém o primeiro produto comercial usava o modelo de bancos de dados hierárquico, que nada mais é que uma versão simplificada do primeiro. Ambos os modelos foram resultado da busca de usar mais efetivamente os novos dispositivos de memória secundária de acesso direto, que substituiam os cartões perfurados e as fitas magnéticas. Estritamente falado, o termo banco de dados deve ser aplicado apenas aos dados, enquanto o termo Sistema Gerenciador de Bancos de Dados deve https://www.tumblr.com/legendaryduckengineerfg/746966587751448576/httpstripletencombrcientista-de-dados ser aplicado ao software com a capacidade de manipular bancos de dados de forma geral. Normalmente um registro está associado a um conceito completo e é dividido em campos, ou atributos, que dão valores a propriedades desses conceitos. Possivelmente alguns registros podem apontar diretamente ou referenciar indiretamente outros registros, o que faz parte da caracterização do modelo adotado pelo banco de dados. Um banco de dados é usualmente mantido e acessado por meio de um software conhecido como Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD).
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No entanto, o conjunto de habilidades de um cientista de dados geralmente é mais amplo, em média, em comparação a um analista de dados. Comparativamente, cientistas de dados utilizam linguagens de programação conhecidas, como R e Python, para realizar mais inferência estatística e visualização de dados. O volume crescente de fontes de dados e, subsequentemente, dos dados tornou a ciência de dados um dos campos que mais crescem em todos os setores. Como resultado, não é nenhuma surpresa que a função cientista de dados tenha sido apelidado de “o trabalho mais sexy do século 21” pela Harvard Business Review (link externo). As organizações dependem cada vez mais deles para interpretar dados e fornecer recomendações acionáveis para melhorar os resultados de negócios. Conhecido também por data scientist, o cientista de dados é um profissional analítico.
